1.概述
在接触了第一代MapReduce和第二代MapReduce之后，或许会有这样的疑惑，我们从一些书籍和博客当中获取MapReduce的一些原理和算法，在第一代当中会有JobTrack，TaskTrack之类的术语，在第二代会有ResourceManager，NodeManager，ApplicationMaster等等术语。然又有Shuffle、Partitioner、Sort、Combiner等关键字，如何区分它们，理顺其之间的联系。
在Hadoop2.x大行其道的年代，其优秀的资源管理框架（系统），高可用的分布式存储系统，备受企业青睐。然因上述之惑，往往不能尽得其中之深意。此篇博客笔者为大家一一解惑。
2.计算模型
在阅读和研究第一代MapReduce和第二代MapReduce之后，我们可以发现MapReduce其实由两部分组成，一者为其计算模型，二者为其运行环境。到这里，就不难解释为何在第一代MapReduce里面由Shuffle、Sort等内容，而在第二代MapReduce中也同样存在其相关内容。原因很简单，在Hadoop2.x中，MapReduce的变化，只有其运行环境变化了，然其计算模型依旧不变。
在MapReduce的计算模型当中，对方法进行了高阶抽象，其精华为Map Task和Reduce Task，在Map阶段完成对应的map函数的逻辑实现，与之相对的在Reduce阶段完成对应的reduce函数的逻辑实现，即可编写好整个核心的MapReduce的处理过程，在Main函数入口之处，申请对应的Job，指定相应的Mapper和Reducer继承类，以及其输入输出类型等相关信息，即可运行一个完整的MapReduce任务。
虽说我们能够编写一个完成MapReduce程序，并运行它。然其运行的细节，我们却未必清楚，往往初学者在编写一个MapReduce作业时，遇到错误而不去研究分析其错误之根本，转而求助于搜索引擎，在搜索无望之下，会让自己瞬间懵逼，不知所措。
这里，我们去剖析其计算模型的执行细节，虽不敢说剖析之后能解决所有的疑难杂症，但起码能让我们知晓错误原因，能够找到解决问题的方向，继而解决我们所遇之难题。下面为大家剖析MapReduce的计算模型。
Map阶段，简言之：
- Read：该步骤是去读取我们的数据源，将数据进行filter成一个个的K/V
- Map：在map函数中，处理解析的K/V，并产生新的K/V
- Collect：输出结果，存于环形内缓冲区
- Spill：内存区满，数据写到本地磁盘，并生产临时文件
- Combine：合并临时文件，确保生产一个数据文件
Reduce阶段，简言之：
- Shuffle：Copy阶段，Reduce Task到各个Map Task远程复制一分数据，针对某一份数据，若其大小超过一定阀值，则写磁盘；否则放到内存
- Merge：合并内存和磁盘上的文件，防止内存占用过多或磁盘文件过多
- Sort：Map Task阶段进行局部排序，Reduce Task阶段进行一次归并排序
- Reduce：将数据给reduce函数
- Write：reduce函数将其计算的结果写到HDFS上
上述为其计算模型的执行过程，需有几点要额外注意。这里有些阶段，我们在编写相关应用时，需有谨慎。
这里有一个Combine阶段，这个阶段的使用有助与我们对MapReduce的性能进行优化，为何这么说？细细剖析该过程便可明白。在map函数时，它只管处理数据，并不负责统计处理数据的结果，也就是说并没有Combine阶段，那么，问题来了，在reduce过程当中，因为每个map函数处理后的数据没有统计，它除了要统计所有map的汇总数量，还要统计单个map下的处理数。也许，这里有点绕，大家可以参照下图来理解这层意思，如下图所示：
然而，这样是不行的，所以Reduce为了减轻压力，每个map都必须统计自己旗下任务处理结果，即：Combine。这样，Reduce所做的事情就是统计每个map统计之后的结果，这样子就会轻松许多。因而，Combine在map所做的事情，减轻了Reduce的事情，省略了上图中的步骤1。
具体代码细节，可在Job的属性方法中设置对应的参数，如下所示：
job.setCombinerClass(DefReducer.class);
另外，我们也有必要理解Partition相关职责，它是分割map节点的结果，按照Key分别映射给不同的Reduce，这里我们可以理解为归类，对一些复杂的数据进行归类。在Job属性中设置对应的分区类，那么你的分区函数就生效了，如下所示：
job.setPartitionerClass(DefPartition.class);
3.运行环境
在Hadoop2.x中，由于有了YARN来做资源管理，因而第二代MapReduce的运行环境，对比第一代MapReduce有了些许的改变。具体改变细节，可参考我写的另一篇博客：《MapReduce运行环境剖析》。
4.总结
本篇博客给大家剖析了MapReduce的计算模型和运行环境，其中计算模型不变，变者乃其运行环境。所变内容，简言之：RM下包含AM和NM，NM会RM申请Container（其可理解为一个运行时的JVM），NM与RM的通信属于“Pull模型”，即NM主动上报状态信息，RM被动接受上报信息。
5.结束语
这篇文章就和大家分享到这里，如果大家在研究和学习的过程中有什么疑问，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！